機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)醫(yī)生流失

醫(yī)生更替對(duì)患者造成干擾，對(duì)醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)和醫(yī)生來說代價(jià)高昂。在一項(xiàng)新的研究中，耶魯大學(xué)的研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)來揭示可能增加此類離職風(fēng)險(xiǎn)的因素，包括醫(yī)生的任期長(zhǎng)短、年齡和病例的復(fù)雜性。

通過評(píng)估美國(guó)大型醫(yī)療保健系統(tǒng)近三年的數(shù)據(jù)，他們能夠以 97% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)醫(yī)生離職的可能性。研究人員說，這些發(fā)現(xiàn)提供的見解可以幫助醫(yī)療保健系統(tǒng)在醫(yī)生決定離開之前進(jìn)行干預(yù)，以減少人員流動(dòng)。

該研究于 2 月 1 日發(fā)表在PLOS ONE上。

雖然醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)通常使用調(diào)查來跟蹤醫(yī)生的倦怠和工作滿意度，但這項(xiàng)新研究使用了電子健康記錄(EHR) 中的數(shù)據(jù)，大多數(shù)美國(guó)醫(yī)生使用這些數(shù)據(jù)來跟蹤和管理患者信息。

急診醫(yī)學(xué)副教授兼這項(xiàng)新研究的共同資深作者泰德·梅爾尼克說，調(diào)查的問題在于，醫(yī)生常常感到有負(fù)擔(dān)要做出回應(yīng)。因此，回復(fù)率通常很低。“調(diào)查可以告訴你那一刻發(fā)生了什么，”他補(bǔ)充說，“但不能告訴你第二天、下個(gè)月或下一年會(huì)發(fā)生什么。”

然而，電子健康記錄除了收集臨床患者數(shù)據(jù)外，還不斷生成與工作相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而提供了觀察醫(yī)生時(shí)時(shí)刻刻和長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)行為模式的機(jī)會(huì)。

在這項(xiàng)新研究中，研究人員使用了來自新英格蘭大型醫(yī)療保健系統(tǒng)的三年去識(shí)別化 EHR 和醫(yī)生數(shù)據(jù)，以確定他們是否可以采用為期三個(gè)月的數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)醫(yī)生在以下時(shí)間內(nèi)離職的可能性六個(gè)月。

“我們想要一些在個(gè)性化層面上有用的東西，”耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院講師和臨床信息學(xué)研究員、該研究的共同資深作者安德魯·洛扎說。“因此，如果有人使用這種方法，他們可以看到某個(gè)職位離開的可能性以及當(dāng)時(shí)對(duì)估計(jì)貢獻(xiàn)最大的變量，并在可能的情況下進(jìn)行干預(yù)。”

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